The Study of the English Preparation Course to Enhance Students’ English Proficiency for the Standardized Test “Your Score is High; my Score is Low. How to Make it Higher?”
Notice bibliographique
Résumé
“Your score is high; my score is low. How can I make it higher?” The author heard this in students’ conversations after they received their pre-test scores in the TOEIC training course. This is the major reason the author decided to conduct this study. Using the TOEIC score as part of the graduation requirements, the university designed and provided an English preparation course, namely EG1001: English for Proficiency Preparation, for students before taking the test. This small-scale research aims to investigate the effectiveness of the test preparation course in enhancing students’ English language proficiency and to explore which specific skills non-English major students need to improve for the TOEIC test. The study used pre-and post-tests to collect the language proficiency outputs of 57 higher education students in this course. Additionally, the study used their mini-test scores from each unit of the learning material to track their progress. The findings revealed that the post-test mean score (48.96) was higher than the pre-test mean score (40.58), indicating that after participating in this course, the participants improved their English proficiency. The results also suggested that students needed to practice more on the listening part of the TOEIC test.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».